Page 69 - 인공지능 수학 교과서
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분류와 예측
1. 자료의 분류
텍스트 자료의 분류 이미지 자료의 분류
AI MATH
자카드 유사도, 행렬, 벡터의 크기,
코사인 유사도, 벡터의 내적
해밍 거리, 유클리디안 유사도
2. 경향성과 예측
확률을 이용한 예측 추세선과 예측
AI MATH
기상 예측에도 예측 모델, 경향성, 확률, 산점도,
딥러닝 기법과 인공지능 추세선 상관관계, 일차함수
예측 모델을 접목하여
정확도를 높여요!
이 단원에서는
벡터와 행렬에 대한 유사도 개념을 사용하여 텍스트와
이미지를 판별하고 분류해 봅니다. 그리고 어떤 일이 일어날
확률을 계산하거나 자료의 경향성을 표현하는 추세선을
구해서 예측해 봅니다.
미리
오, 예측하면
엘니뇨 현상이 대비할 수
나타날 듯. 있겠어요.
